Machine Learning Práctico con H2O

El machine learning no tiene por qué estar reservado para ecuaciones complejas y código abrumador. Con el framework H2O de alto rendimiento, puedes crear, entrenar y desplegar modelos predictivos de nivel empresarial de forma rápida y eficiente. Este curso basado en texto te llevará de ser un principiante absoluto a aplicar con confianza algoritmos de machine learning a conjuntos de datos del mundo real. Aprenderás a preparar tus datos, entrenar diversos algoritmos y seleccionar los modelos con mejor rendimiento para tus objetivos de negocio específicos. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales del machine learning y la arquitectura de la plataforma H2O - Implementar algoritmos de aprendizaje supervisado, incluyendo modelos lineales, random forests y gradient boosting machines - Explorar técnicas de aprendizaje no supervisado para encontrar patrones ocultos y clusters en tus datos - Aprovechar H2O AutoML para entrenar, ajustar y clasificar automáticamente un pipeline de modelos candidatos - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave e interpretar predicciones con herramientas modernas de explicabilidad Comenzando con la terminología esencial y los conceptos básicos de preparación de datos, progresarás a través de guías escritas paso a paso y fragmentos de código que cubren clasificación, regresión y clustering. Finalizarás aprendiendo a comparar el rendimiento de los modelos y a prepararlos para su aplicación en el mundo real. Este curso está diseñado para principiantes, analistas de datos y desarrolladores de software que desean una introducción práctica y centrada en el código al machine learning sin la jerga matemática. Empieza a leer hoy mismo para dominar el machine learning escalable con H2O.